Существует множество известных ресурсов, предлагающих советы по визуализации данных. (Например, Туфте, Стивен Фью и др. , Натан Яу .) Но к какой области можно обратиться за ответами на такие вопросы:
- Актуальна ли критика круговой диаграммы на практике? Являются ли люди намного лучше в интерпретации длины линейной шкалы, чем длины дуги?
- Скажем, я строю сводный индекс набора основных переменных и объясняю непрофессиональной аудитории, что в 2010 году в Соединенных Штатах значение равно 100, а в 2015 году - 110. Как большинство людей будет интерпретировать эти цифры? Существуют ли естественные когнитивные привычки, которые я должен учитывать, представляя эту метрику, либо для лучшего объяснения, либо для предотвращения неправильного толкования?
Иными словами, в каких областях науки представители количественной информации могут искать эмпирически обоснованные и проверенные принципы, которые помогают разобраться во множестве советов по визуализации и дизайну, доступных в наши дни?
Цель состоит не в том, чтобы найти совет, идеи или текущий консенсус в отношении того, как лучше всего визуализировать данные или подходить к новым проблемам визуализации данных, а в том, чтобы узнать, где искать науку о том, как люди интерпретируют количественную и / или визуальную информацию.
(Дополнительный кредит для ссылок на журналы, конференции и ученых области.)
Ответы:
Герд Гигеренцер широко известен как один из мировых экспертов в области когнитивных аспектов счисления или, наоборот, неисчислимости. У него много статей и книг по этим темам, на которые есть ссылки на его веб-сайте ( https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/staff/gerd-gigerenzer ). Одним из его ключевых текстов является его книга 2002 года « Расчет рисков: как узнать, когда цифры вас обманывают» . Прочитайте реферат здесь: https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/research/adaptive-behavior-and-cognition/publications/books/calculated-risks
С работой Гигерензера связана теоретическая работа, основанная на когнитивных решениях, которая рассматривает способ представления информации. Репрезентативная статья здесь - « Иллюзия богатства Дана Гольдштейна и ее обращение», доступная здесь ... http://rady.ucsd.edu/docs/seminars/goldstein.pdf Вот из вступления:
Важным недавним дополнением к литературе является исследование Беркли Дитворста по «неприятию алгоритмов» и принятию решений. Дитворст утверждает, что при прогнозирующем моделировании технически наивный и / или неграмотный склонен полагать, что прогностические модели являются «волшебной пулей» или совершенно информативны, и когда алгоритмы оказываются в лучшем случае слабо прогнозирующими, тогда типичным ответом является отклонение количественные решения в целом.
https://marketing.wharton.upenn.edu/mktg/assets/File/Dietvorst%20Simmons%20&%20Massey%202014.pdf
Кроме того, есть блогеры, такие как Kaiser Fung, который поддерживает свой веб- сайт Junkcharts, критикуя графики и визуализации крупных пабов, таких как NYT или WSJ http://junkcharts.typepad.com/.
С вашим вопросом о визуализации связана работа экспертов по дизайну, таких как Мануэль Лима, которая поддерживает веб-сайт VisualComplexity.com, охватывающий множество подходов к этому. Лима также преподает визуализацию данных в школе дизайна Parsons в Нью-Йорке. http://www.visualcomplexity.com/vc/
Помимо Parsons, другие учреждения дизайна и визуализации включают в себя:
Колледж дизайна и социального контекста https://www.rmit.edu.au/about/our-education/academic-colleges/college-of-design-and-social-context/
Институт культурной аналитики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе
http://www.ipam.ucla.edu/programs/long-programs/culture-analytics/
Институт культуры Google https://www.google.com/culturalinstitute/home
Выставка дизайна и книги MoMA
http://www.moma.org/calendar/exhibitions/1071?locale=en
http://www.amazon.com/Talk-Me-Communication-between-Objects/dp/0870707965
С точки зрения конференций - фестиваль Eyeo http://eyeofestival.com/
В программном обеспечении R гуру визуализации - Хэдли Уикхем http://had.co.nz/
В программном обеспечении SAS есть Роб Эллисон http://www.robslink.com/SAS/graph_book.htm
Наконец, нет недостатка в «разовых» видах сайтов:
http://infosthetics.com/ отличная визуализация данных правительства
http://www.thefunctionalart.com/2012/09/in-praise-of-connected-scatter-plots.html
http://www.informationisbeautifulawards.com/
Как плохо отображать данные Карл Броман https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/graphs_combined.pdf
https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/index.html
Блог о дизайне и коммуникации Марии Поповой https://www.brainpickings.org/2012/06/26/talk-to-me-moma-paola-antonelli-book/
Галерея визуализации данных http://www.datavis.ca/gallery/index.php
Периодическая таблица визуализации данных http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html
Наш мир в данных http://ourworldindata.org/
Это только начинает царапать поверхность того, что там ...
источник
Психофизика изучает, как люди реагируют на стимулы и интерпретируют их, включая интерпретацию визуализаций данных. Кливленд и McGill бумаги связаны в комментарияхкачестве примера, а вторая часть этого документа дает краткий обзор нескольких точек зрения.
Численное или математическое познание - это субдисциплина когнитивной науки, которая изучает такие вещи, как чувство числа . Иногда он заимствует понятия из психофизики, например , шкалы Фехнера , которая «утверждает, что субъективное ощущение пропорционально логарифму интенсивности стимула». Описание вики концепции, применяемой к численному познанию:
Связанная, в поведенческой экономике, теория перспектив ( оригинальная статья ) исследует выбор человека между рискованными, вероятностными альтернативами.
источник